pythonでunzip()関数を実現するためには
pythonには(当たり前だけど)リストをまとめるためのzip()関数が存在する。 >>> A = [1,2,3] >>> B = [4,5,6] >>> zip(A, B) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]これだけじゃちょっとありがたみが分かんないけど、配列っていうのは『オブジェクトjの状態』などを格納してある場合が結構あるので、jに関してループを回したいとかのような場合に便利だったりする。 for (state1, state2) in zip(A, B): # do somethingで、これはいいんだけど、なぜかpythonにはzip関数でまとめられた配列を展開する"unzip()"関数が存在しない。なんでだろーとか思って調べたら、どーやらこれでできるらしい。 >>> C = zip(A, B) >>> zip(*C) [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]な
映像奮闘記
Introduction ご存知の通り，C++は画像処理などの大規模計算に適した言語であり，Pythonはこれらの結果を簡単にscipyやmatplotlibを使って可視化できます．そのため，多くの研究者はコアの計算をC++で行う一方で，データ整理や実験結果の可視化にはPythonを用いるアプローチが一般的でした． その際に重要となってくるのは，Numpy標準のファイル形式である.npyファイルを読み書きするための，C++ライブラリの存在です．これまでにもlibnpyなどに代表されるいくつかのライブラリが存在していましたが，予めコンパイルする必要があるため気軽に使えない，またMSVCなどの環境で使用できないなどのいくつかの欠点がありました． Numpy.hppはこれらの問題を解決するために作られたライブラリです．Numpy.hppの特徴は次の2つです． Header-only: Numpy
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